这个网络有两个优点:(1)输出结果可以定位出目标类别的位置;(2)由于输入的训练数据是patches,这样就相当于进行了数据增强,从而解决了生物医学图像数量少的问题。 但是,采用该方法的神经网络也有两个很明显的缺点:(1)它很慢,因为这个网络必须训练每个patch,并且因为patch之间的重叠有很多冗余,这样会导致同样特征被多次...
看看测试的结果: 1.你会发现测试的输出是256*256,但是输入是512*512,这是因为在输入的时候被resize了,统一resize成256*256. 2.还有一个就是这个模型没有按照论文中的模型来创建,具体区别就是每次卷积的时候这里采用的是padding=same,而论文中是没有进行pad的,也就是这里的输入尺寸和输出尺寸是一样大的,而论文...
python predict.py -i test/00002.png -o output.png -v 输出结果: 到这里我们已经实现将人物从背景图片中完整的抠出来了! 总结 本文实现了用Unet对图像做分割,通过本文,你可以学习到: 1、如何使用Unet对图像对二分类的语义分割。 2、如何使用wandb可视化。 3、如何使用交叉熵和dice_loss组合。 4、如何实现二...
跳跃连接是 UNet 的一个关键创新点。 每个编码器层的输出特征图与解码器中对应层的特征图进行拼接,形成跳跃连接。 这样可以将编码器中的局部信息和解码器中的全局信息进行融合,从而提高分割结果的精度。 图片 UNet 算法工作流程 输入图像 编码阶段 每个编码块包含两个 3x3 卷积层(带有 ReLU 激活函数)和一个 2x2 ...
向下的红色箭头为下采样块(Down_Sample_Block),其中组成是一个最大池化层(卷积核3*3,步长为2)。输出结果通道数不变,图像宽高减半。 绿色向上的箭头为上采样块(Up_Sample_Block),这里可以使用反卷积操作,或者使用torch.nn.functional.interpolate函数进行上采样。使得图像通道数减小的同时,宽高*2。
在Self-Attention计算的基础上,为了提升特征提取的多样性,组合使用多个self-attention组件,并将多个self-attention的结果进行合并。同时,为了提升多头注意力Multi-Head Self-Attention模块的计算速度和并行度,将多个注意力头通过一次计算得到。MultiHeadAttention模块的输入输出格式如下: 输入: q:q.shape -> [batch_size...
首先，我们需要审视Swin Unet网络的架构和参数设置。网络的深度、宽度以及所使用的激活函数等参数可能对输出结果有直接影响。若网络参数配置不当，如过拟合或欠拟合，都可能导致细节丢失。此时，建议调整网络结构，优化参数，比如增加网络深度，调整卷积核大小或改变学习率等，以提升模型对细节的捕捉能力。其次...
2.3. 输入图片计算精度是否一致,输出结果保存数据一致 图片标签json文件里也记录了图片像素值,pytorch预测的时候输入的是json文件读取到的像素值,确保精度一致; cv2.imread读取的是BGR格式、精度为int的图片,最好统一转换成RGB格式且精度为float32,再进行计算处理 ...
该模块的提出是为了解决医学图像分割过程中非器官图像出现假阳性的现象(意思就是输入一张没有目标器官的图像,经过模型测试,结果显示存在目标器官的假象)。这个分类指导模块就是将模型的最深层经过dropout,卷积,sigmoid等一系列的操作之后得到一个是否有目标器官的概率,再通过Argmax函数的帮助下得到一个{0,1}的...